使用说明
代理人工智能系统
该项目实现了一个智能会话代理，能够通过多种工具处理用户查询，并回退到基于内存的聊天系统。它与LLM（大型语言模型）集成，并使用各种工具执行特定任务，如获取当前时间、个人详细信息，甚至搜索酒店。如果没有特定的工具适用，系统将使用内存回退到一般对话。
特性
- 多工具支持：代理根据用户查询选择合适的工具。工具包括
get_current_time,get_my_address,find_hotels以及其他。 - 回退到MCP聊天：如果没有找到特定的工具，代理将切换到由内存驱动的交互式聊天，以进行一般查询。
- 基于记忆的对话：利用
MCPAgent保持对话的上下文。 - 与HuggingFace模型集成：该系统与HuggingFace模型集成，用于复杂的自然语言理解。
使用的技术
- python：用于构建系统的核心语言。
- LangChain：用于构建基于语言的应用程序的框架，用于集成大型语言模型（LLM）。
- HuggingFace API：提供对强大的预训练模型的访问，如
zephyr-7b-beta. - MCPAgent：基于记忆的会话代理。
- Dotenv。：管理API密钥管理和配置的环境变量。
- 异步：用于异步操作，以同时处理多个查询。
使用的MCP服务器
该系统集成了以下MCP服务器：
| MCP服务器 | 用途 |
|---|---|
| 剧作家 | 使用Playwright处理基于浏览器的自动化任务。 |
| 鸭式搜索 | 使用DuckDuckGo执行网络搜索。 |
| Airbnb | 检索Airbnb房源和相关信息。 |
LLM集成
该系统使用 google/flan-t5-base 基于HuggingFace的语言理解和反应生成模型 pipeline API
先决条件
要在本地运行此项目，您需要以下内容：
- Python 3.7或更高版本
- HuggingFace的环境设置（令牌和模型仓库访问）
